يهدف هذا البحث إلى دراسة تفاعل الجمهور المصري مع الأحداث الجارية على صفحات التواصل الاجتماعي للصحف المصرية، من خلال تحليل البيانات الضخمة. تم جمع البيانات من عدة مصادر، وتم استخدام أدوات التحليل الإحصائي والتعلم الآلي لتحليل هذه البيانات. وتم التركيز في الدراسة على مجموعة من الأحداث الجارية التي تمت مناقشتها على صفحات التواصل الاجتماعي للصحف المصرية بناء على تقارير social bakers، وتم تحليل تفاعل الجمهور مع هذه الأحداث من حيث الكم والنوعية. وقد أظهرت الدراسة أن التفاعل كان أكبر مع الأحداث ذات الصلة بالمجتمع حيث جاءت الاحداث الاجتماعية في المرتبة الأول بنسبة 90% والحوادث في المرتبة الثانية بنسبة 68.4% والاحداث الخاصة بالترفيه والطرائف في المرتبة الثالثة بنسبة 48.6%، واستخدم الباحث أساليب التعلم الآلي مثل (Sentiment Analysis تحليل المشاعر) لمعرفة الاتجاه السلبى والايجابي تجاه الحدث المقصود دراسته، و يمكن لنتائج هذه الدراسة أن تساعد الصحف المصرية على تحسين استراتيجياتها في التواصل مع الجمهور وتطوير محتواها بشكل يلبي احتياجات الجمهور المصري.

تساعد النتائج في فهم أولويات الجمهور المصري واهتماماتهم، مما يمكن للصحف المصرية استخدامها لتحسين محتواها وتوجيهه بشكل يتفاعل مع احتياجات الجمهور، على سبيل المثال، إذا كانت الأحداث الاجتماعية تلقى تفاعلًا أكبر، فقد يكون من المناسب تخصيص مساحة أكبر لتغطية هذه الأحداث ومناقشتها في الصحف المصرية.

استخدام تقنيات التعلم الآلي مثل تحليل المشاعر لقياس تفاعل الجمهور مع الأحداث بشكل أكثر دقة. يمكن للصحف المصرية مراقبة ردود الفعل الإيجابية والسلبية وتحليلها لتحديد المواضيع التي تثير اهتمام الجمهور والتي تحتاج إلى تحسين أو تعديل في الطريقة التي تعامل بها الصحف معها